據網友在人民網留言，最近，幾條有關人工智能和算法的新聞備受關注。放在一起觀察，背後的治理課題引人思考。一是AI“偷聲”。隨着AI“克隆”聲音技術迭代升級，只需一定語音素材，就能精準復刻一個人的聲線，有商家甚至偷用配音演員聲音生成視頻帶貨。二是AI入口收費。有社交平台打造“AI導購”直接推送商品，有大模型對酒店訂單抽取12%佣金，AI商業變現漸次落地。三是“紅燈停表”。三家外賣平台率先集中在北京探索實施“紅燈停表”，騎手等紅燈時長可在考核時間中順延。AI“偷聲”暴露安全隱患，易成為詐騙新方式，侵權成本低廉，維權困難重重；AI大模型探索商業化落地，一些佣金綁定模式被質疑存在信任風險；為騎手“鬆綁”，將遵守交通規則的剛性要求嵌入平台邏輯之中，體現善意。既有新問題新表現，也有反思規制改進，均指向不得不直面的時代之問：當AI無所不在，我們究竟該怎樣與算法共處？從認知層面看，神話AI、盲目崇拜算法的態度是不理性的，只見弊端、一味拒絕也失之偏頗。如今，AI不僅僅是賦能，已經在深刻改變生產生活方式，這是正在發生、可感可及的事實。回溯人類文明史，每一次科技革命都會帶來經濟社會的重大變革，並作用於具體的人。對個體來説，對待AI和算法，觀點極化不可取，認識、學習並善用之，才是科學的態度。正如華裔女科學家李飛飛教授近日接受採訪時所言，“迴歸客觀中立的視角，理性看待技術本身，重點討論該如何合理運用”。從方法層面看，如何在各領域推進算法向善，需要改革思維、創新思路。AI發展一日千里、算法迭代日新月異，而社會運行、制度規則等具有相對穩定性，內在有張力，難免衍生問題矛盾。老套路難有好出路，保持改革姿態、多謀創新之舉，才能找到最大公約數，紮紮實實解難題、謀福祉。比如“紅燈停表”這一創新舉措的實現，得益於交通信號數據實時接入，基礎是跨部門、跨主體的數據協同共享，關鍵在於政企聯動、行業協同。從治理層面看，對新事物的監管既要包容審慎，也要設置紅綠燈、釐清邊界，確保技術始終沿着造福於人、增進公共利益的軌道前行。比如，怎樣監管AI模型在訓練階段大量採集他人聲音數據的行為。

若認定訓練行為本身即構成侵權，將對大模型產業發展構成壓力；若放任所有數據被無償使用，會釀成風險隱患。針對類似問題，廣州的探索值得借鑑。8月17日，《廣州市人工智能發展促進條例（草案修改稿·徵求意見稿）》發佈，公開徵求意見和建議，擬以立法形式明確監管原則和禁止行為。當機器開始推演、算法參與決策、技術鴻溝不斷拉大……想方設法讓AI錨定向上向善方向、跑得既快又穩，每個人都可以是參與者，也能作出屬於自己的貢獻。（執筆：李浩燃）